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fastp: 一款超快速全功能的FASTQ文件自动化质控+过滤校正预...

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发表于 2018-2-3 13:57:42 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 ZARL1114 于 2018-2-3 14:21 编辑

fastp: 一款超快速全功能的FASTQ文件自动化质控+过滤+校正+预处理软件
file://localhost/Users/zarl_bioinformatics/Library/Group%20Containers/UBF8T346G9.Office/msoclip1/01/clip_image002.png
软件作者简介:陈实富,海普洛斯 联合创始人 / CTO
海普洛斯是全球领先的精准医疗和基因大数据国家高新技术企业,拥有Illumina NovaSeq, HiSeq X10, NextSeq等全系列测序仪,致力于整合液体活检、基因测序、人工智能、大数据等前沿新兴科技,让每一个生命健康120年。海普洛斯拥有很好的开源文化,发起和维护了开源基因数据分析项目组OpenGene。目前陈实富博士正在招聘生物信息攻城狮(本文末尾有招聘需求),如果你有兴趣加入这个开放而富有情怀的团队,可以加他的微信(搜索opengene),或者直接将简历砸向 chen@haplox.com


1引言
各位做生信的小伙伴都知道,对于下机的FASTQ数据需要进行质控和预处理,以保证下游分析输入的数据都是干净可靠的。通常我们都是使用FASTQC等软件进行质控,使用cutadapt软件去除接头,使用Trimmomatic等软件进行剪裁,然后使用一些自已开发的脚本进行过滤。这一过程可能需要使用多个软件,相当繁琐,而且速度较慢,这些软件大多又不支持多线程,遇到较大的FASTQ文件,处理起来可真是让人等得心急如焚。

所以今天给大家介绍一款新的软件,名字叫fastp,它可以仅仅扫描FASTQ文件一次,就完成比FASTQC+ cutadapt + Trimmomatic 这三个软件加起来的功能还多很多的功能,而且速度上比仅仅使用Trimmomatic一个软件还要快3倍左右,因为它使用C++开发,处处使用了高效算法,而且完美支持多线程!正因为其强大的功能和飞快的速度,其github项目在第一个版本发布至今才一个月左右,就已经收到了50多个star,这在生信软件小领域里面算是神速了!而且该软件更新频繁,至今已发布了14版,每一版都有新功能加入!该项目的github地址请戳:https://github.com/OpenGene/fastp

2功能特点
先来看一看该软件的功能列表:
l   对数据自动进行全方位质控,生成人性化的报告。
l   过滤功能(低质量,太短,太多N……)。
l   对每一个序列的头部或尾部,计算滑动窗内的质量均值,并将均值较低的子序列进行切除(类似Trimmomatic的做法,但是快非常多)。
l   全局剪裁 (在头/尾部,不影响去重),对于Illumina下机数据往往最后一到两个cycle需要这样处理。
l   去除接头污染。厉害的是,你不用输入接头序列,因为算法会自动识别接头序列并进行剪裁。
l   对于双端测序(PE)的数据,软件会自动查找每一对read的重叠区域,并对该重叠区域中不匹配的碱基对进行校正。
l   去除尾部的polyG。对于Illumina NextSeq/NovaSeq的测序数据,因为是两色法发光,polyG是常有的事,所以该特性对该两类测序平台默认打开。
l   对于PE数据中的overlap区间中不一致的碱基对,依据质量值进行校正
l   可以对带分子标签(UMI)的数据进行预处理,不管UMI在插入片段还是在index上,都可以轻松处理。
l   可以将输出进行分拆,而且支持两种模式,分别是指定分拆的个数,或者分拆后每个文件的行数。

以上功能大多都不需要输入太多的参数,一些功能默认已经开启,但是可以用参数关闭。fastp完美支持gzip的输入和输出,同时支持SE和PE数据,而且不但支持像Illumina平台的short read数据,也在一定程度上支持了PacBio/Nanopore的long reads数据。

fastp软件会生成HTML格式的报告,而且该报告中没有任何一张静态图片,所有的图表都是使用JavaScript动态绘制,非常具有交互性。想要看一下样板报告的,可以去以下链接:http://opengene.org/fastp/fastp.html

而且软件的开发者还充分考虑到了各种自动化分析的需求,不但生成了人可读的HTML报告,还生成了程序可读性非常强的JSON结果,该JSON报告中的数据包含了HTML报告100%的信息,而且该JSON文件的格式还是特殊定制的,不但程序读得爽,你用任何一款文本编辑器打开,一眼过去也会看得明明白白。想要看一下JSON结果长什么样的,可以去以下链接:http://opengene.org/fastp/fastp.json
3轻松上手
看起来这个软件功能非常多,那使用起来是不是非常复杂呢?非也!该软件的使用非常简单,默认情况下只需要指定输入和输出文件,就可以很好地工作。例如我们想对in.fq文件进行过滤和质控,并输出clean data为out.fq,那么就可以使用以下的命令:
fastp-i in.fq -o out.fq
即使用小写的i和小写的o分别指定input和output文件,就大功告成啦。软件执行完成之后,会生成out.fq,还会生成两个文件fastp.html和fastp.json。其中fastp.html是可视化的QC质控报告以及各类过滤统计,而fastp.json是JSON版本的报告,主要用于下游程序来解读质控和过滤的结果。而且fastp会同时统计过滤前(raw data)和过滤后(clean data)的质量信息,以方便你分析过滤前后数据质量发生了什么变化,够贴心吧?
以上例子是对单端测序数据(single-end,SE)进行的,那对于双端测序数据(paired-end,PE)是不是也可以呢?答案自然是肯定的,而且命令也基本上差不多,示例如下:
fastp-i in.R1.fq -o out.R1.fq -I in.R2.fq -O out.R2.fq
可以看到,-i和-o还是用来指定read1的输入了输出,而大写的-I和-O(注意是,而不是)则是用于指定read2的输入和输出,其他都保持不变。而且fastp软件最初的研发就是为了更好地处理PE数据,所以对于PE数据开发了更多的算法,比如基于overlap分析进行碱基校正等功能,就是只有PE数据独享的。
fastp对于输入和输出都支持gzip压缩,使用方法也很简单,只要文件名的末尾带有.gz,就会被认为是gzip压缩文件,会启用gzip对输入输出进行压缩和解压处理,例如以上PE的例子,如果是压缩的,就可以是以下命令:
fastp-i in.R1.fq.gz -I in.R2.fq.gz -o out.R1.fq.gz -O out.R2.fq.gz

4安装fastp
安装fastp十分简单,如果你使用的是Linux系统,可以直接使用网站上提供的预编译好的版本,下载地址是 http://opengene.org/fastp/fastp,可以使用wget等命令进行下载,下载了之后记得使用 chmod a+x ./fastp 增加该文件的可执行权限,然后就可以使用了。
也可以从源代码进行编译,需要使用git工具或者直接在网页上下载release的源代码,以git下载最新的代码为例:
cdfastp
make
sudomake install

5功能介绍
接下来我们简单介绍一下fastp的一些功能,受公众号篇幅影响,每一个功能我们都只是简单地带过,如果想要看详细的介绍,可以上github官网上查看。
5.1过滤
fastp可以对低质量序列,较多N的序列,该功能默认是启用的,但可以使用-Q参数关闭。使用-q参数来指定合格的phred质量值,比如-q 15表示质量值大于等于Q15的即为合格,然后使用-u参数来指定最多可以有多少百分比的质量不合格碱基。比如-q 15 -u 40表示一个read最多只能有40%的碱基的质量值低于Q15,否则会被扔掉。使用-n可以限定一个read中最多能有多少个N。
fastp还默认启用了read长度过滤,但可以使用-L参数关闭。使用-l参数指定最低要求一个read有多长,比如-l 30表示低于30个碱基的read会被扔掉。这个功能可以用于实现常用的discard模式,以保证所有输出的序列都一样长。
在fastp的HTML报告中,最头上的Summary表格很清楚地显示了过滤的统计信息,如下图所示:
file://localhost/Users/zarl_bioinformatics/Library/Group%20Containers/UBF8T346G9.Office/msoclip1/01/clip_image004.png
5.2接头处理
接头(adapter)污染的处理是FASTQ文件预处理中很重要的一步。fastp默认启用了接头处理,但是可以使用-A命令来关掉。fastp可以自动化地查找接头序列并进行剪裁,也就是说你可以不输入任何的接头序列,fastp全自动搞定了!对于SE数据,你还是可以-a参数来输入你的接头,而对于PE数据则完全没有必要,fastp基于PE数据的overlap分析可以更准确地查找接头,去得更干净,而且对于一些接头本身就有碱基不匹配情况处理得更好。fastp对于接头去除会有一个汇总的报告,如下图所示:
file://localhost/Users/zarl_bioinformatics/Library/Group%20Containers/UBF8T346G9.Office/msoclip1/01/clip_image006.png
5.3滑窗质量剪裁
很多时候,一个read的低质量序列都是集中在read的末端,也有少部分是在read的开头。fastp支持像Trimmomatic那样对滑动窗口中的碱基计算平均质量值,然后将不符合的滑窗直接剪裁掉。使用-5参数开启在5’端,也就是read的开头的剪裁,使用-3参数开启在3’端,也就是read的末尾的剪裁。使用-W参数指定滑动窗大小,默认是4,使用-M参数指定要求的平均质量值,默认是20,也就是Q20。
5.4 PE数据的碱基校正
fastp支持对PE数据的每一对read进行分析,查找它们的overlap区间,然后对于overlap区间中不一致的碱基,如果发现其中一个质量非常高,而另一个非常低,则可以将非常低质量的碱基改为相应的非常高质量值的碱基值,如下图所示:
file://localhost/Users/zarl_bioinformatics/Library/Group%20Containers/UBF8T346G9.Office/msoclip1/01/clip_image008.png
上图中所示的标红的T碱基是低质量序列,和高质量的A不匹配,它会被校正为A。该校正功能默认没有开启使用-c参数可以启用,对于一些对噪声容忍度低的应用,比如液体活检,建议开启。
5.5全局剪裁
fastp可以对所有read在头部和尾部进行统一剪裁,该功能在去除一些测序质量不好的cycle比较有用,比如151*2的PE测序中,最后一个cycle通常质量是非常低的,需要剪裁掉。使用-f和-t分别指定read1的头部和尾部的剪裁,使用-F和-T分别指定read2的头部和尾部的剪裁。
5.6 polyG剪裁
对于两色发光法的Illumina设备(NextSeq /NovaSeq),因为在没有光信号情况下base calling的结果会返回G,所以在序列的尾端可能会出现较多的polyG,需要被去除。fastp会自动化地识别NextSeq / NovaSeq的数据,然后进行polyG识别和剪裁。如果你想强制开启该功能,可以指定-g参数,如果想强制关闭该功能,则可以指定-G参数。
5.7分子标签UMI处理
UMI在处理ctDNA类似的超低频突变检测应用中是十分有用的,为了更好地对带UMI的FASTQ文件进行预处理,fastp也很好地支持了UMI预处理功能。该功能默认没有启用,需要使用-U参数开启,另外需要使用--umi_loc来指定UMI所在的位置,它可以是(index1、 index2、read1、 read2、 per_index、 per_read )中的一种,分别表示UMI是在index位置上,还是在插入片段中。如果指定了是在插入序列中,还需要使用 --umi_len 参数来指定UMI所占的碱基长度。
5.8输出文件切分
很多时候我们需要对输出的FASTQ进行切分,分成大小均匀的多个文件,这样可以使用比对软件并行地比对,提高并行处理的速度。fastp软件也提供了相应的功能,并且支持了两种模式,分别是使用参数-s指定切分后文件的个数,或者使用-S参数指定每个切分后文件的行数。
6质控报告解读
接下来,我们再看一下如何理解fastp生成的质控报告。fastp的报告在单一文件中同时包含了过滤前和过滤后的统计结果,如果是PE数据,则同时包含了read1和read2的统计结果。之前我们已经说过了,fastp会生成HTML的报告和JSON格式的报告。HTML报告的默认文件名是fastp.html,但是可以通过-h参数修改,JSON报告的默认文件名是fastp.json,但是可以通过-j参数修改。而且fastp报告还有一个标题,默认是fastp report,这个也可以通过-R参数修改为你想要的标题。JSON格式的报告是优化过的,人机皆可读,适合进阶的用户使用程序解析,而这里我们重点关注HTML格式的报告。
6.1质量分布曲线图
我们第一关注的当然是质量,所以fastp提供了质量分布曲线,即每一个cycle的平均质量值,而且fastp同时提供了A/T/C/G四种不同碱基的平均质量,以及总的平均质量,如下图所示:
file://localhost/Users/zarl_bioinformatics/Library/Group%20Containers/UBF8T346G9.Office/msoclip1/01/clip_image010.png
从上图我们可以看到,一共有5条曲线,分别是A/T/C/G和mean。而且HTML报告中的每一个项目和分项目都是可以点击进行隐藏和展开的。
6.2碱基含量分布曲线
和质量分布曲线类似,碱基含量分布曲线也是按照每一个cycle来的,显示了每一个位置的碱基含量。如下图所示:
file://localhost/Users/zarl_bioinformatics/Library/Group%20Containers/UBF8T346G9.Office/msoclip1/01/clip_image012.png
file://localhost/Users/zarl_bioinformatics/Library/Group%20Containers/UBF8T346G9.Office/msoclip1/01/clip_image014.png
从图中可以看到,fastp同时显示了A/T/C/G/N/GC的每一个位置的比例和总的比例。而且如果你觉得头部那里比较乱看不清的话,可以用鼠标拉一个框,它就放大了。
6.3 KMER统计表格
fastp对5个碱基长度的所有组合的出现次数进行了统计,然后把它放在了一张表格中,表格的每一个元素为深背景白字,背景越深,则表示重复次数越多。这样,一眼望去,就可以发现有哪一些异常的信息。
file://localhost/Users/zarl_bioinformatics/Library/Group%20Containers/UBF8T346G9.Office/msoclip1/01/clip_image016.png
从上面的KMER表格中,我们可以发现,GGGGG的颜色特别深,从鼠标移上去之后显示的信息中我们可以发现它的出现次数是平均次数的12.8倍,这是不正常的,因为GGGGG的正常倍数应该在1倍左右。幸好我们有fastp,它可以过滤掉这种polyG,让数值较多地回归正常。
6.4过表达序列(overrepresented sequence)

fastp的最新版本(v0.12)提供了overrepresetnedsequence的分析,而且不但提供了这些overrepresented sequence的序列个数和占比,还提供了他们在测序cycles中的分布情况,这有利于分析各种问题。具体示例如下图所示:


7结语
好了,本次fastp的介绍就到此结束了,fastp软件还在不断更新中,目前每星期都有新功能开发出来,所以要想了解fastp软件的最新动态,请关注该软件的github项目地址https://github.com/OpenGene/fastp

8招聘信息
目前,海普洛斯生物信息学团队正在召唤以下精英人才:
岗位一:生物信息学分析主管(科研服务方向)
要求:
5年以上生物信息学分析相关经验
3年以上科服领域分析经验和2年以上的团队带领经验
精通 Python/R/C/C++/WEB/SHELL/Perl编程技术中的一种或多种
熟悉 Linux/docker/git 等基础应用工具
精通单细胞WGS/WES、RNA-Seq、BS-Seq、肿瘤WGS/WES等分析中的多种

岗位二:生物信息学工程师(科研服务方向)
要求:
2年以上生物信息学分析相关经验
1年以上科服领域分析经验
熟悉Python/R/C/C++/WEB/SHELL/Perl 编程技术中的一种或多种
熟悉单细胞WGS、单细胞WES、RNA-Seq、BS-Seq、肿瘤WGS/WES等分析中的两种以上

岗位三:生物信息学软件开发工程师
要求:
对编程的极度热爱,并热衷于使用IT技术解读生命密码
对生物信息学较深度的了解
精通C/C++/Python/R/Go/WEB编程技术的两种或以上
熟悉 FASTQ/BAM/SAM/VCF 等不同的数据格式和相应的操作库

以上岗位,除了主管之外,都可以实习,而且如果你足够优秀,以上的条件多条都可以作废。可选的工作地点有两个,穿衣很省空气好的深圳,或者风景秀丽房价低的江西上饶。如果有小伙伴想要加入团队,体验开源开放的团队文化和全栈的开发环境,请速速将你的简历传送到chen@haplox.com,并抄送到hr@haplox,或者扫一扫添加以下微信进行勾搭(微信号:opengene):






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发表于 2018-2-3 16:08:48 | 显示全部楼层
nice,近期一直在用这个,快而且简单
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6666 超级快速 github 果断 star   
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